embeddings query2box knowledge reasoning

背景 如上图所示，结点6和7是相邻结点，他们应该是相似结点，结点5和6虽然不是相邻结点，但是它们有共同的相邻的结点，因此它们也应该是相似结点。 基于词观察，LINE算法提出了一阶相似性算法和二阶相似性算法 First-order 我们首先如如下公式来计算结点i和j的联合概率分布： 其中ui，uj​分 ......

DeepWalk Deep Walk，它是 2014 年由美国石溪大学的研究者提出的。它的主要思想是在由物品组成的图结构上进行随机游走，产生大量物品序列，然后将这些物品序列作为训练样本输入 Word2vec 进行训练，最终得到物品的 Embedding Node2vec 2016 年，斯坦福大学的研 ......

0.前言 相关资料： arxiv github 论文解读 论文基本信息： 领域：弱监督时序动作定位 发表时间：CVPR2022(2022.3.14) 1.针对的问题 许多现有的方法试图生成伪标签来弥补分类和定位之间的差异，但通常只使用有限的上下文信息，即每个片段内的信息，来生成伪标签。 2.主要贡献 ......

OpenAI的文本嵌入衡量文本字符串的相关性。嵌入通常用于：搜索（其中结果按与查询字符串的相关性排名） 聚类（其中文本字符串按相似性分组） 推荐（推荐具有相关文本字符串的项目） 异常检测（识别出相关性不大的异常值） 多样性测量（分析相似性分布） 分类（其中文本字符串按其最相似的标签分类）嵌入是浮点数 ......

什么是Embedding？ Embedding是一种多维向量数组，由一系列数字组成，可以代表任何事物，如文本、音乐、视频等。在这里我们将重点关注文本部分。Embedding之所以重要，是因为它让我们可以进行语义搜索，也就是通过文本的含义进行相似性检索。 为什么Embedding在AI中如此重要？ E ......

Tang J. and Wang K. Personalized top-n sequential recommendation via convolutional sequence embedding. WSDM, 2018. 概 序列推荐的经典之作, 将卷积用在序列推荐之上. 符号说明 $\ma ......

<groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>8.0.13</version> </dependency> 开始没有制定版本 报错换成了8.0版本，依旧报错 看了下配置文件 没有问题 查 ......

NLP 中 Embedding（词嵌入） 和 Tokenizer（分词器） 分别是什么？ Embedding（词嵌入）和Tokenizer（分词器）是在自然语言处理中常用的两种技术，用于将文本转换为计算机可以处理的数字表示。 Tokenizer（分词器） 是将文本转换为单词或子词序列的过程。在自然语 ......

导入一个新的springboot maven项目启动一直报这个错，查出来的答案都说是加注解把数据库扫描给排除掉，这种方式其实有点鸵鸟，项目原先是没问题的，现在导入到自己的环境启动不起来，那肯定是不能去改动代码的。 排查了一遍，发现是项目中的resources文件没有指定成资源文件，所以找不到数据库的 ......

https://github.com/openai/openai-cookbook Embedding是什么意思就不说了 基于大模型的Embedding本身是包含比文本更多的内涵的，因为包含了大量的相关性 但Embedding怎么用，基本逻辑是文本相似性 所以Semantic search是最简单的 ......

embedded │ │language │──c │──c++ │hardware│ └──万用表│ └──示波器│ └──逻辑分析仪 │ └──proteus │ └──AD │software │ └──c51 │ │ │──gpio │ │ │──中断 │ │ └──定时器 │ └──stm ......

原因：node版本与openssl 不兼容导致的初始化失败 解决： windows执行：set NODE_OPTIONS openssl-legacy-provider mac执行：export NODE_OPTIONS openssl-legacy-provider ......

##可能原因 ###如果你连接的 mq 需要指定vhost，八成就是下面这个问题 ##解决方法 amqp.Dial("amqp://guest:guest@127.0.0.1:5672//dlyp") ###可以用下面这段代码测试 package main import ( "fmt" "githu ......

配置nacos，结果启动一直报这个错误，搜出来的答案要么是改数据库配置，要么是改集群配置，一个个都试了还是不行，后来往下看到了这个报错 the length of secret key must great than or equal 32 bytes; And the secret key mus ......

论文阅读01-Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach 1. 创新点idea Two-step的图嵌入方法不是目标导向的，聚类效果不好，提出一种基于目标导向的属性图聚类框架。 所谓目标导向，就是说特征提取和聚 ......

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1954056/202304/19540... ......

Hongjun Choi, Eun Som Jeon, Ankita Shukla, Pavan Turaga; Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2023 ......

https://zhuanlan.zhihu.com/p/144847471 零知识证明想要解决的问题是，让一方向另一方证明他知道某个问题的答案但却不想透露该问题的具体答案。是不是有种贱贱的感觉？ https://blog.csdn.net/qq_35739903/article/details/1 ......

背景 这是Facebook应用在社交搜索召回上的一篇论文，与传统搜索场景(google,bing)不同的是，fb这边通常需要更加考虑用户的一些画像，比如位置，社交关系等。举个例子：fb上有很多John Smith，但用户使用查询“John Smith”搜索的实际目标人很可能是他们的朋友或熟人。 或者 ......

引言：对于接口，不了解参数含义，就不知道它能咋用？而了解参数的含义最好有例子，基于这个认知，整理了OpenAI几个主要API的接口参数说明。 OpenAI的Embeddings接口主要用于将自然语言文本转换为向量表示，以便计算机可以更轻松地对文本进行处理和分析。 这些向量表示可以捕捉到文本中的语义和 ......

Zhang Y., Dong X., Ding W., Li B., Jiang P. and Gai K. Divide and Conquer: Towards better embedding-based retrieval for recommender systems from a mul ......

Gao Z., Guo J., Tan X., Zhu Y., Zhang F., Bian J. and Xu L. Difformer: Empowering diffusion models on the embedding space for text generation. arXiv p ......

首先框架基本用法： new IntentIntegrator(StoreEditActivity.this).setPrompt(getResources().getString(R.string.qrcode_tip)) .initiateScan(); 发现识别不出vx的彩色二维码，解决方案增加 ......

一、问题背景 利用Nacos作为配置中心和注册中心，将数据库配置放在项目的yml文件时正常输出，放在Nacos配置中出现如下问题 二、报错截图如下 三、我的项目配置如下 #微服务配置 spring: application: name: content-api # 服务名content-api-de ......

OpenAI Embedding 是一种用于生成文本嵌入向量的 API，OpenAI 目前提供了以下三种训练模型： text-embedding-001：该模型是基于大规模语料库训练的通用文本嵌入模型，可以用于各种自然语言处理任务，如语义相似度计算、分类、聚类等。 davinci：该模型是基于 GP ......

本文提出了一种 XRRF 算法，它通过执行本文提出的 SGFL 和 RRF 算法来得到可解释性、准确性和可解释性之间的权衡。随后引入了基于决策路径特征提取的方法，根据具体的应用解释模型的输出。其中 SGFL 能确定有助于模型准确性的特征，同时保持特征关系的可靠性。RRF 算法则通过利用所提出的改进随... ......

最近遇到的网络模型许多都已Embedding层作为第一层，但回想前几年的网络，多以Linear层作为第一层。两者有什么区别呢？ ......

论文网址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462961 Arxiv：https://arxiv.org/abs/2104.08419 论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全（Temporal Knowledge Graph Completion, ......

小样本知识图补全——关系学习。论文利用三元组的邻域信息，提升模型的关系表示学习，来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括：GAT（图注意力神经网络）、TransH、SLTM、Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)。 论文地址：https://arxiv.org ......